足球泊松计算器
基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎
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输入预期进球（xG）
高级选项
模型采用足球增强泊松：平局与热门方结果概率略高。
预测快览
主 胜
40.62%
公平赔率
2.46
平
27.63%
公平赔率
3.62
客 胜
31.75%
公平赔率
3.15
最可能比分
1 - 1
概率 12.41%
公平赔率 8.06
赛果概率与赔率（输出）
公平赔率对比
| 盘口 | 市场赔率 | 公平赔率 ? 基于概率由模型计算的公平价格。 | 优势 ? 庄家赔率与模型公平赔率之差。 正优势表示存在潜在价值投注机会。 |
|---|---|---|---|
| 主 胜 | 2.46 | — | |
| 平 | 3.62 | — | |
| 客 胜 | 3.15 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.41% | 8.06 |
| 2 | 1-0 | 10.09% | 9.91 |
| 3 | 0-1 | 8.87% | 11.28 |
| 4 | 2-1 | 8.69% | 11.51 |
| 5 | 1-2 | 7.63% | 13.1 |
| 6 | 0-0 | 7.21% | 13.87 |
| 7 | 2-0 | 7.06% | 14.16 |
| 8 | 0-2 | 5.45% | 18.34 |
| 9 | 2-2 | 5.34% | 18.72 |
| 10 | 3-1 | 4.05% | 24.66 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.21%
13.87
|
8.87%
11.28
|
5.45%
18.34
|
2.24%
44.73
|
0.69%
145.48
|
0.17%
591.37
|
| 1 |
10.09%
9.91
|
12.41%
8.06
|
7.63%
13.1
|
3.13%
31.95
|
0.96%
103.91
|
0.24%
422.48
|
| 2 |
7.06%
14.16
|
8.69%
11.51
|
5.34%
18.72
|
2.19%
45.65
|
0.67%
148.43
|
0.17%
603.5
|
| 3 |
3.3%
30.34
|
4.05%
24.66
|
2.49%
40.1
|
1.02%
97.81
|
0.31%
318.07
|
0.08%
1293.66
|
| 4 |
1.15%
86.68
|
1.42%
70.47
|
0.87%
114.59
|
0.36%
279.49
|
0.11%
909.09
|
0.03%
3690.04
|
| 5 |
0.32%
309.6
|
0.4%
251.7
|
0.24%
409.17
|
0.1%
998.0
|
0.03%
3246.75
|
0.01%
13157.89
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.49%
·
公平:
204.42
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.21% | 13.87 |
| 1 | 18.96% | 5.28 |
| 2 | 24.93% | 4.01 |
| 3 | 21.85% | 4.58 |
| 4 | 14.37% | 6.96 |
| 5+ | 12.69% | 7.88 |
|
大 2.5 48.91%
小 2.5 51.09%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.62%
平
27.63%
客 胜
31.75%
大小球 2.5
大 2.5
48.91%
小 2.5
51.09%
双方进球
是
53.32%
否
46.68%
亚洲让球概率
?
概率由泊松比分模型计算得出。
走水（Push）仅适用于整数亚盘盘口。
主队让球盘
| 盘口 | 主队赢盘 | 走盘 | 客队赢盘 |
|---|---|---|---|
| -2.0 | 7.14% 14.0 | 12.1% 8.27 | 80.76% 1.24 |
| -1.5 | 19.24% 5.2 | — | 80.76% 1.24 |
| -1.0 | 19.24% 5.2 | 21.66% 4.62 | 59.09% 1.69 |
| -0.5 | 40.91% 2.44 | — | 59.09% 1.69 |
| 0 (平手) | 40.91% 2.44 | 26.1% 3.83 | 32.99% 3.03 |
| +0.5 | 67.01% 1.49 | — | 32.99% 3.03 |
| +1.0 | 67.01% 1.49 | 19.03% 5.25 | 13.96% 7.16 |
| +1.5 | 86.04% 1.16 | — | 13.96% 7.16 |
| +2.0 | 86.04% 1.16 | 9.34% 10.71 | 4.62% 21.65 |
如何使用泊松计算器
- 输入主队的预期进球 (xG)
- 输入客队的预期进球 (xG)
- 点击「计算」或修改输入以自动更新
- 查看精确比分概率/公平赔率以及各市场分布
适合分析师、彩民与任何用数据看球的读者。
为什么泊松分布适合基于 xG 的预测
用 xG 替代简单历史进球，可更贴近机会质量，而非仅看往绩比分。
其好处包括：
- 减少门前把握波动带来的“随机性”
- 让预测与底层过程表现更一致
- 用统计概率反推更“公平”的理论赔率
- 对比模型与庄家盘口以寻找价值
因此泊松/类似模型在 AI 足彩预测中很常见。
常见问题
用预期进球 (xG) 估计各比分/赛果等概率，辅助预测与盘口相关的可能性。
对进球/得分建模很常用，与 xG 及场面因素结合时效果更好。
可以：用于估算“公平”概率/赔率，并与庄家盘面对照以寻找价值。
建议用赛前、基于双方实力、近况与对手强度所估计的 xG。
支持。根据您输入的主客场 xG，会构建完整正解得分配阵，可查看每个比分的概率并对照各盘口。同一套模型也供 1X2 与双方进球 (BTTS) 使用。
指两队至少各进一球的概率。本工具中 BTTS 是/否 与得分配阵相同 xG-泊松模型，因此 xG、精确比分和 BTTS 在足球预测中自洽。
